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利用GPU进行高性能数据并行计算 被引量:6
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作者 丁艺明 刘波 《程序员》 2008年第4期97-99,共3页
数据库技术的成熟、数据挖掘应用、生物基因技术的发展、历史数据的几何级膨胀等使高性能计算(High Performance Computing,HPC)成为必要。虽然通过创建分布式系统可以解决部分大型计算的问题,但是分布式系统有通信开销大,故障率... 数据库技术的成熟、数据挖掘应用、生物基因技术的发展、历史数据的几何级膨胀等使高性能计算(High Performance Computing,HPC)成为必要。虽然通过创建分布式系统可以解决部分大型计算的问题,但是分布式系统有通信开销大,故障率高;数据的存取结构复杂,开销大;数据的安全性和保密性较难控制等弱点。随着计算机处理器,特别是GPU(Graphical Processing Unit)计算能力的飞速提高,高性能计算正在逐步进入桌面(低端)领域,我们开始探讨并行编程模型与并行编程等软件技术。 展开更多
关键词 数据并行计算 性能计算 GPU 分布式系统 生物基因技术 计算机处理器 数据库技术 数据挖掘
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